이 연구에서 트래픽 교차로에 대한 연구를 수행하면 교차로가 서로 영향을 미칠 수있는 영향력있는 노드를 찾으려고합니다. 그래프 네트워크, 그래서 알고리즘을 이미 네트워크에서 내 문제를 동일하게 적용하고자하는 알고리즘을 찾았는데, 내가 가로 질러 온 것은 페이지 랭크 알고리즘 이었지만 링크의 수에만 의존하는 것으로 보인다.하지만 내 경우에는 트래픽도 고려해야 거기에 어떤 알고리즘을 달성 할 수 있을까요?트래픽 기반 트래픽 순위 (수신/발신)
그래프에서 노드에 '중요도'를 부여하는 일반적인 알고리즘은 Pagerank, HITS 및 Salsa입니다.
PageRank는 언급 된 알고리즘에서 가장 많이 사용되고 알려져 있습니다.
Therse 알고리즘은 원래 웹 사이트를 참조하는 링크를 기반으로 웹 사이트를 중요시하기 위해 고안되었습니다. PageRank는 Larry Page에 의해 개발되었으며 Google의 순위의 초기 핵심으로 간주됩니다.
페이지 랭크는 개념적으로 '임의 서퍼'입니다. 서퍼 (자동차)는 무작위 웹 (교차점)에서 시작하여 다음 두 가지 선택 사항이 있습니다. 현재 웹 페이지 (교차점)에 연결된 다른 웹 페이지 (교차점)로 서핑 (이동), 확률 d 또는 다른 '점프' 확률이 1-d 인 그래프의 모든 노드에서 랜덤하게 선택된 웹 페이지 (junction). 마지막 노드의 pagerank 점수는이 서퍼가이 노드에서 끝날 확률입니다. 당신 사건에 맞는 것 같습니다.
어떻게 내 노드의 트래픽 흐름을 중요하게 할 수 있습니까? –
@fadytaher PageRank는 개념적으로 '임의 서퍼'입니다. 서퍼 (자동차)는 임의의 웹 (교차점)에서 시작하여 다음과 같은 두 가지 선택 사항이 있습니다. 현재 웹 페이지 (교차점)에 연결되어있는 다른 웹 페이지 (교차점)로 이동할 확률이 'd'이거나 다른 웹 페이지로 '이동'합니다. 확률 '1-d'에서 그래프의 모든 노드로부터 무작위로 선택된 노드 (접합점)를 나타낸다. 마지막 노드의 pagerank 점수는이 서퍼가이 노드에서 끝날 확률입니다. 당신 사건에 맞는 것 같습니다. – amit